我试图评估对象中是否有任何元素(在下面的示例中为系列)。我使用了any,我无法理解它的行为。我想知道为什么len(s)>=1返回True而any(s)返回False?
import pandas as pd
import numpy as np
data = np.array([0])
s = pd.Series(data)
print(s)
print(len(s))
print(len(s)>=1)
print(any(s))
如何通过改进我的递归解决方案来计算最长的LIS数量,例如[1,3,5,4,7]返回2,其中LIS是1,3,5,7,1,3,4,7类似于[3,3,3,3],它将是4,其中LIS是3,还有4。
我递归地计算LIS,如下所示:(我可以使用回忆录优化LIS,然后根据不同的解决方案进一步分析DP和分段树,但我想直观地引导自己找到它们)
int numberOfLis(vector<int>& nums)
{
//Set the size of count to the size of num, since there cannot be an LIS greater than
考虑一下pd.Series s
import pandas as pd
import numpy as np
np.random.seed([3,1415])
s = pd.Series(np.random.randint(0, 10, 10), list('abcdefghij'))
s
a 0
b 2
c 7
d 3
e 8
f 7
g 0
h 6
i 8
j 6
dtype: int64
我想得到3的滚动窗口的最大值的索引。
s.rolling(3).max()
a NaN
b NaN
c
我很好奇,当apply函数返回一个序列时,pandas groupby-apply的行为。
当序列的长度不同时,它将返回多索引序列。
In [1]: import pandas as pd
In [2]: df1=pd.DataFrame({'state':list("AABBB"),
...: 'city':list("vwxyz")})
In [3]: df1
Out[3]:
city state
0 v A
1 w A
2 x B
3
在大多数地方,我已经看到,在准备训练数据和从语料库中进行下一个单词预测的标签时,我们使用一个固定的窗口大小,比如4长,然后扫描长度4的子序列为X,下一个标记为y。
例如:考虑一下这个句子"The quick brown fox jumps over the lazy dog"和一个大小窗口,比如4。
["The quick brown" , "fox"], ["quick brown fox", "jumps"], ["brown fox jumps", "over"], .....
我有一个带有两个系列的DataFrame,我知道如何使用所有数据点来实现它们的协整.
import pandas as pd
import numpy as np
import statsmodels.tsa.stattools as ts
A = pd.Series(np.cumsum(np.random.normal(size=100)) + 50)
B = pd.Series(A + 5 + np.random.normal(size=100))
ts.coint(A, B)
但是,我想通过使用滚动窗口(假设是60天)来探索这种协整是如何随着时间的推移发生变化的。我如何使用状态模型和
关于这个问题和我的解决办法,我有一个问题。给定三个序列a,b,c-i使用了寻找每对(a,b),(b,c)和(c,a)的最长公共子序列值的逻辑。然后找出三者中的最小值。它应该给出最长的公共子序列值。
我想知道为什么我的解决方案不健全?我使用的代码如下(在JAVA中)。
驱动程序代码
int result1 = DynamicProgramming.longestCommonSequence(a, b);
int result2 = DynamicProgramming.longestCommonSequence(b, c);
int result3
我试图创建一个模型,预测未来的股票数据使用13个数据功能。我使用的是TimeseriesGenerator,但是当我试图安装我的模型时,我收到了一个错误,上面写着:
ValueError:检查输入时出错:期望lstm_1_input具有形状(529,13),但得到形状为(5,13)的数组
我的数据集有529行,我想用来训练它们来预测未来的5天。如能在这方面提供任何协助,将不胜感激。
# Part 1 - Data Preprocessing
# Importing the Libraries
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
我试图通过修改PyTorch中给出的示例将自定义数据集加载到预测中。但是,我仍然无法实例化TimeSeriesDataSet。守则的有关部分如下:
import numpy as np
import pandas as pd
df = pd.read_csv("data.csv")
print(df.shape) # (300, 8)
# Divide the timestamps so that they are incremented by one each row.
df["unix"] = df["unix"].apply(lambd
我已经写过LCS的部分了。
我想知道如果我给N(N>3),这意味着有多少组输入。
就像这样:
输入
4 ab abc abcd abc ab
输出
3.
只需找到最长的那些lcs(3序列的一部分)
ab abc abcd->ab->2
abc abc->abc>3
3>2
我的想法是,每一个集合都使用3个序列的方式,然后找到最大的一个。
但我不知道怎么做或者其他更好的方法?
这是我代码的一部分:
#define EQUAL(x,y,z) ((x)==(y)&&(y)==(z))
int main(){
int set;
int longe
这是一个XML.
<Book id="isbn-0-671-21280-X">
<Title>How to Read a Book</Title>
<Subtitle>The Classic Guide to Intelligent Reading</Subtitle>
<Author>Mortimer J. Adler</Author>
<Author>Charles Van Doren</Author>
<Date>
我想打印所有不是子序列的质数示例881是一个可接受的数字(8,8,81,81,88,1不是质数),但109是不可接受的(1,0,9,10,19.19是质数).I通过使用mask.So找到每个数字的子序列这里的问题是我找不到一种方法来单独检查每个数字的子序列我不能存储我的子序列,因为我不应该使用数组或functions.Can你给我一个建议吗?我预先是一个C begginer.Thanks!
#include <stdio.h>
#define MAXNUMB 100
int main (void)
{
int i,j,x,l,mask,max=1,mult,sub,c
我已经为LCS编写了以下代码。它在许多情况下都有效,但在下面的情况下会中断。我不知道我的代码在哪里崩溃了。请帮帮忙。代码在C#中
namespace LongestCommonSubsequenceBF
{
class Program
{
static void Main(string[] args)
{
string B = "AAACCGTGAGTTATTCGTTCTAGAA";
string A = "CACCCCTAAGGTACCTTTGGTTC";
//find LCS in A,B s
我正在处理一些问题,这些问题是有人写的,但现在已经离开了组织。 首先,这里有一个表值函数--有人能帮我理解一下它想要做什么吗? ALTER FUNCTION [dbo].[udfSplitString]
(
@Input NVARCHAR(MAX),
@Character CHAR(1)
)
RETURNS @Output TABLE (
Item NVARCHAR(1000)
)
AS
BEGIN
DECLARE @StartIndex INT, @EndIndex INT
SET @StartIndex = 1
IF SUBST
我们必须找出一个字符串的子串数目,其中包含另一个字符串的一些字谜作为子序列。
只有当起始位置或结束位置不同时,才会认为子字符串不同。
String="aba"
anotherString="a"
Occurence of "a" in "aba" is as follows :
a at index 0..0
ab at index 0..1
aba at index 0..2
ba at index 1..2
a at index 2..2
i.e total of 5 times...so